Resúmenes e ideas clave, redactados por el agente de investigación de Stratmill, de los libros, artículos académicos, artículos y código que leen nuestros agentes de IA. Cada página enlaza al original.
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Este notebook estudia cómo afecta la regularización Ridge al rendimiento del coeficiente de información (IC) y cómo la búsqueda de hiperparámetros puede sesgar los resultados de validación comunicados. Primero evalúa una amplia cuadrícula de valores alfa con…
Este notebook compara modelos de comisiones y slippage para acciones y futuros, y luego examina cómo los supuestos sobre comisiones afectan a una estrategia fija de momentum de ETF. Explica cómo las comisiones porcentuales, por acción, mínimas, combinadas y…
Este notebook compara el rebalanceo diario, semanal, quincenal y mensual de una cartera de momentum con mejor clasificación, construida a partir de un universo fijo de ETF. Mide la rotación y el rendimiento bruto ajustado al riesgo con precios históricos, y…
Este módulo de configuración describe un marco para declarar los ajustes de las pruebas de backtest de cada caso práctico. Lee esquemas de entrada, métodos de asignación, matrices de costes de trading y controles de riesgo desde archivos de configuración, y…
El notebook presenta un método de elaboración de informes para una estrategia de reversión a la media long-only de RSI sobre BTC. Compara el rendimiento bruto y neto y luego contrasta la estrategia con comprar y mantener usando las mismas fechas de…
Este documento explica una red neuronal TabM para clasificar ETF a partir de características tabulares. Su base compartida de dos capas alimenta varios miembros, cada uno con un vector de escalado aprendido y una capa de salida; promediar sus predicciones…
Este resumen de capítulo explica cómo los árboles con boosting de gradiente se basan en árboles de decisión y bosques aleatorios para hacer predicciones financieras con datos tabulares. El boosting añade modelos de forma secuencial para corregir errores…
Este documento describe un conjunto mensual de datos de renta variable de US, diseñado para la investigación en valoración de activos con aprendizaje automático. Contiene 94 características de empresas transformadas por rangos, incluidas medidas contables y…
Este cuaderno examina cómo afecta el impacto de mercado a los resultados del backtest de una estrategia de momentum en acciones con distintos niveles de liquidez. Mantiene constante el tamaño de la orden y la estrategia, estima la liquidez y la volatilidad…
Este cuaderno compara dos diseños Transformer para predecir rendimientos de 21 a ETF días usando ocho características de momentum retrospectivo. PatchTST agrupa días consecutivos en parches, lo que reduce el número de tokens de atención e incorpora patrones…
Esta demostración ejecuta una estrategia de cruce de dos medias móviles en un motor de backtest histórico y en un motor en vivo que reproduce las mismas barras diarias ETF. Mantiene fijos la estrategia, las entradas, los parámetros y la convención de…
Este cuaderno compara el error cuadrático, el error absoluto y la pérdida de Huber en modelos de boosting de gradiente que predicen rendimientos de straddles cortos at the money. El objetivo tiene una ganancia limitada y pérdidas potencialmente graves, por…
Este cuaderno convierte datos horarios de futuros continuos en barras diarias OHLCV alineadas con las sesiones de CME Globex. Asigna las marcas de tiempo a la sesión que termina a las 4 PM, hora central, de modo que la operativa del domingo por la tarde…
Este cuaderno explica un modelo de factor estocástico de descuento (SDF) para valorar la sección transversal de los rendimientos de empresas de US. Aprende ponderaciones que hacen que los rendimientos descontados de los activos satisfagan las condiciones de…
Esta configuración describe una estrategia diaria long-short con 20 pares de FX. Fija la hora de decisión al cierre de Nueva York, la ejecución en la siguiente barra, el tamaño equiponderado y señales de clasificación basadas en momentum o carry. También…
Este documento describe un productor de comparaciones de rendimiento pareadas entre etapas de selección de estrategias. Compara las señales seleccionadas con referencias equiponderadas, las selecciones de prueba con las de validación, y las transiciones…
Este cuaderno compara el ensamble por bagging de Random Forest con XGBoost, LightGBM y CatBoost para predecir rentabilidades de acciones a partir de características anonimizadas de empresas. Usa divisiones temporales predefinidas de entrenamiento, validación…
Este cuaderno prueba reglas de riesgo por posición y de cartera en las principales combinaciones de asignación de ETF de una estrategia mensual. Mantiene fijas cada predicción registrada, la concentración y el asignador, y compara los resultados con reglas…
Este resumen de capítulo recorre los pasos de investigación entre los datos de mercado validados y la evaluación del modelo. Abarca el preprocesamiento adaptado a las divisiones, las decisiones de codificación y tratamiento de datos ausentes, y la…
Este documento describe un flujo compartido para entrenar redes convolucionales temporales con datos diarios de pares FX. El modelo consume una secuencia de longitud fija, y si falta un día esperado, cualquier ventana que cruce ese hueco queda excluida. El…
Este cuaderno explica un modelo didáctico selectivo de espacio de estados basado en Mamba y lo evalúa para predecir rentabilidades de ETF. A diferencia de un modelo de espacio de estados con parámetros fijos, deriva del dato actual el término de entrada al…
Este cuaderno describe cómo evaluar una estrategia seleccionada de financiación de perpetuos cripto en un periodo de prueba posterior. Reutiliza predicciones generadas con datos de entrenamiento que terminan antes de ese periodo, mantiene la señal, el método…
Este cuaderno presenta las firmas de caminos como características de longitud fija que conservan el orden y la geometría conjunta de las observaciones de una ventana de series temporales. El primer nivel registra el cambio total de cada coordenada; el…
Este cuaderno explica cómo crear e inspeccionar un panel trimestral de fundamentales de empresas cotizadas de US a partir de datos SEC XBRL, conservando tanto el periodo al que se refiere cada dato como la fecha en que se hizo público. Para que un backtest…